package com.atguigu.mapreduce.wordcount;


import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/*
 * 1. 创建自定义的Reducer需要继承hadoop提供的Reducer父类
 * 2. 定义Reducer中具体输入输出的key和value的数据类型
 *    -- 输入：
 *       -- key : 就是Map端输出的key   Text
 *       -- value: 就是Map端输出的value IntWritable
 *    -- 输出
 *       -- key: 一个单词   Text
 *       -- value: 当前单词出现的总数   IntWritable
 *
 * 3. 重写reduce() 方法，在次方法中实现数据的处理逻辑
 *
 * */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    private IntWritable outv = new IntWritable();

    /**
     * Reduce阶段的核心业务（针对当前一组相同key的数据进行聚合计算（根据业务需求确定具体的聚合操作，当前单词汇总就是一个count操作））
     *
     * @param key
     * @param values
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 1. 遍历当前相同key对应的一组valus 进行累加
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        // 输出结果
        outv.set(sum);
        context.write(key, outv);
    }
}
